Individual differences in face cognition [Elektronische Ressource] : using ERPs to determine relationships between behavioral and neurocognitive indicators / Grit Herzmann

Grit Herzmann

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• Publié par: humboldt-universitat_zu_berlin
• Publié le: 01 janvier 2008
• Nombre de lectures: 57
• Langue: Deutsch

Extrait

Humboldt-Universität zu Berlin
Dissertation
Individual Differences in Face Cognition:
Using ERPs to Determine Relationships
between Behavioral and Neurocognitive
Indicators
Zur Erlangung des akademischen Grades Doctor rerum naturalium (Dr. rer. nat.)
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Grit Herzmann
Dekan: Prof. Dr. Wolfgang Coy
Gutachter: 1. Prof. Dr. Werner Sommer
2. Prof. Dr. Oliver Wilhelm
3. Prof. Dr. Claus-Christian Carbon
eingereicht: 16. April 2008
Datum der Promotion: 18. Juli 2008
1Danksagung
Mein herzlichster Dank gilt Werner Sommer, der mir dieses Projekt ermöglicht hat. Er
war und ist der Mentor meiner wissenschaftlichen Arbeit und der beste Doktorvater, den ich
mir hätte wünschen können. Er wusste stets das richtige Maß an Unterstützung, Rat, Kritik
und Hinweis aber auch an Freiheit, Laufen- und Ausprobieren Lassen einzusetzen.
Ich danke Oliver Wilhelm, dass er sich auf die Reise in die Welt der Hirnströme und
Gesichtererkennung eingelassen hat. Für mich war er mein perfekter Reiseführer in die Welt
der individuellen Unterschiede und Strukturgleichungsmodelle. Ebenso wie Werner Sommer
war er zu jeder Zeit für meine Fragen, Irrungen und Wirrungen mit konstruktiver Kritik da.
Sie waren ein außerordentliches Doktorväter-Team.
Mein herzlicher Dank gilt Olga Kunina, Annekathrin Schacht und Vanessa Danthiir,
die alle drei für bestimmte Zeit in dem Projekt, das meiner Dissertation zugrunde lag,
mitarbeiteten. Ich danke Ihnen für Ihre Beträge und anregenden Diskussionen, die wunderbare
Zusammenarbeit und alle schönen Momente neben der Arbeit.
Dem Laborteam des Lehrstuhls Biologische Psychologie/Psychophysiologie, Karin
Hammer, Rainer Knische und Thomas Pinkpank, gilt mein Dank für ihren unermüdlichen
Einsatz, die besten Voraussetzungen für die Erhebung und Auswertung von EEG-Daten zu
schaffen.
Wie sammelt man 23 GB Daten in 2 Monaten? Indem 209 Probanden 5-stündige
Verhaltenstests durchlaufen und 85 dieser Testpersonen auch noch an zwei EEG-
Experimenten teilnehmen. Diese wahnwitzig anmutende Unternehmung hätte ich niemals
allein bewältigen können. Daher gilt mein Dank den hoch motivierten und stets verlässlichen
Studentischen Hilfskräften und Studenten: Doreen Brendel, Dominika Dolzycka, Inga
Matzdorf, Kathrin Müsch, Marthe Plöger sowie Malte Sönksen, Ulli Seifert, Judith Peth,
Michaela Grueva, Dani Knuth und Katja Zschenderlein.
Ich danke Dominika Dolzycka und Peggy Dörr für ihre unkomplizierte Hilfe und
kritischen Anmerkungen zur schriftlichen Arbeit.
Ich danke Tim für seinen scharfen Verstand, sein logisches Denkvermögen, seine
Strukturfähigkeit, seine klaren Sichtweisen, seinen Humor, sein neurowissenschaftliches
Interesse und seine Englische Muttersprache. Er ist mein Netz mit doppeltem Boden und
stellte mich unermüdlich wieder auf die Beine.
Meinen Eltern gilt der besondere Dank, den Menschen verdient haben, die sich – ohne
Vorkenntnisse und mit Interesse – die Grundlagen der Varianzanalyse auf einem
Sonntagnachmittagsspaziergang erklären lassen. Ihnen verdanke ich so vieles.
2Table of Contents
ABSTRACTS…………………………………...…………………………………………4
GERMAN ABSTRACT……………………………………………………..………...4
ENGLISH ABSTRACT…………………………………………………………..…...5
1 INTRODUCTION………………………………………………………………………6
1.1 THEORETICAL BACKGROUND……………………………………………….6
2 EVENT-RELATED POTENTIALS IN INDIVIDUAL DIFFERENCES RESEARCH.4
2.1 EXPERIMENTALLY LEARNED FACES…………………………………….9
2.2 PREREQUISITES FOR APPLYING ERPS IN INDIVIDUAL DIFFERENCES
RESEARCH……………………………………………………………….………..11
2.3 PARALLEL-TEST RELIABILITY OF EVENT-RELATED POTENTIALS…12
3 FACE COGNITION: A SET OF DISTINCT MENTAL ABILITIES………………….12
4 RELATIONSHIPS BETWEEN BEHAVIORAL AND NEUROCOGNITIVE
INDICATORS OF FACE COGNITION………………………………………………14
5 SUMMARY AND CONCLUSION……………………………………………………16
REFERENCES……………………………………………...……………………………19
LIST OF SUMITTED ORIGINAL MANUSCRIPTS…………………..……………….33
ANHANG: CURRICULUM VITAE, LISTE DER PUBLIKATIONEN UND
WISSENSCHAFTLICHEN BEITRÄGE, EIDESSTATTLICHE ERKLÄRUNG 28
3German abstract
Zusammenhänge zwischen neurokognitiven Indikatoren und Verhaltensindikatoren der
Gesichterkognition können Gehirnsysteme und neuronale Subprozesse identifizieren, die
individuellen Unterschieden im Verhalten zugrunde liegen. Diese Dissertation zeigt, dass
Ereigniskorrelierte Potentiale (EKPs) als neurokognitive Indikatoren für die Erforschung
individueller Unterschiede eingesetzt werden können, denn sie weisen die gleichen hohen
psychometrischen Qualitäten wie andere Fähigkeitsindikatoren auf und messen daher
individuelle Unterschiede in der neuronalen Verarbeitung zuverlässig und stabil über die Zeit.
Auf der Verhaltensebene wurden drei Teilfähigkeiten der Gesichterkognition etabliert:
Gesichterwahrnehmung, Gesichtergedächtnis und Gesichtergeschwindigkeit. EKPs wurden in
Strukturgleichungsmodellen verwendet, um den Beitrag neurokognitiver Indikatoren an
individuellen Unterschieden dieser Gesichterkognitionsfähigkeiten zu schätzen. Für 85
Probanden wurden Beziehungen zwischen den Gesichterkognitionsfähigkeiten und der P100,
N170, der sogenannten Differenz aufgrund des Gedächtnisses (Dm) und dem frühen sowie
späten Wiederholungseffekt (ERE und LRE) etabliert. Spezifische Anteile individueller
Unterschiede in der Gesichterkognition auf der Verhaltensebene wurden durch individuelle
Unterschiede im Zeitverlauf der strukturellen Gesichteranalyse (N170 Latenz) sowie in der
Reaktivierung von Repräsentationen gespeicherter Gesichtsstrukturen (ERE) als auch
personen-spezifischen Wissens (LRE) erklärt. Keinen Anteil an individuellen Unterschieden
erklärten hingegen frühe Wahrnehmungsprozesse (P100), die neuronale Aktivierung während
der strukturellen Gesichteranalyse (N170 Amplitude) und Prozesse der
Gedächtnisenkodierung von Gesichtern (Dm). Diese Ergebnisse zeigen, dass individuelle
Unterschiede in der Gesichterkognition von der strukturellen Gesichteranalyse sowie von der
Effizienz und Geschwindigkeit des Zugriffs auf Gedächtnisinhalte zu Gesichtern und
Personen abhängt.
Schlagworte: individuelle Unterschiede; Ereignis-korrelierte Potentiale; Strukturgleichungsmodelle;
N170; P100; Dm; Priming; Gesichter; Gesichtererkennung
4English abstract
Individual differences in perceiving, learning, and recognizing faces swiftly and accurately
were shown on the behavioral and neural level but were rarely related to one another. By
determining relationships between behavioral and neurocognitive indicators of face cognition,
brain systems and neural sub-processes can be identified that underlie individual variations on
the behavioral level. The present dissertation laid the foundation for using event-related
potentials (ERPs) as neurocognitive indicators in individual differences research (Studies 1
and 2). ERP components were shown to possess the same high psychometric qualities as
behavioral ability measures and thus to measure individual differences of neural processing
reliably and stably across time. On the behavioral level, three component abilities of face
cognition were established: face perception, face memory, and the speed of face cognition
(Studies 3 and 4). ERP components were used in structural equation models that specified and
estimated contributions of neurocognitive indicators to the individual differences in these face
cognition abilities (Study 4). Regression analysis was used to determine the contributions of
P100, N170, the so called difference due to memory (Dm), as well as early and late repetition
effects (ERE and LRE) to face cognition abilities in 85 participants. Certain amounts of
variance in face cognition as seen on the behavioral level were accounted for by individual
differences in the temporal dimension of structural encoding of a face (N170 latency) and in
the re-activation of both stored facial structures (ERE) and person-identity information (LRE).
Thus, face-responsive regions in the fusiform gyrus together with temporal brain areas seem
to play an important role for normal variations in face cognition. In contrast, processes of
early vision (P100), the neural activation of structural face encoding (N170 amplitude), and
memory encoding of new faces (Dm) did not show any contribution to individual differences
in face cognition. The obtained relationships were in general small to moderate, indicating
that the network of mental functions interacting to perceive, learn, and recognize faces cannot
be reduced to a few neural sub-processes as measured by ERP components.
Keywords: individual differences; event-related potential; structural equation modeling; N170; P100;
Dm; priming; faces; face recognition
51 Introduction
The human face is probably the most investigated visual object. This is hardly
surprising because the face is the most important visual object in social life. It provides
immediate information like age, gender, ethnicity, health status, mood, and emotional status
of a person, and it also se